STM32人工智能合作伙伴介绍

本篇文章是STM32人工智能合作伙伴介绍系列之一, 之后也会陆续为大家介绍更多STM32生态相关合作的公司和产品, 希望能为大家的开发带来更多创意和灵感！

我们介绍的第一家是在嵌入式圈子已经小有名气的OpenMV （国内由星瞳科技代理）。

下面整理了OpenMV 智能摄像头模组的各个版本在硬件和功能上的差异。

硬件差异

功能差异

下面重点介绍OpenMV的最新固件版本v3.6.0对TensorFlow-Lite 的支持。

大家可能会问，TensorFlow-Lite跟OpenMV之前实现的传统机器视觉算法（比如追踪、检测和识别）有什么区别呢?

首先TensorFLow-Lite 是TensorFLow为嵌入式设备优化的版本，采用机器学习中的深度学习算法（20岁小伙子），跟传统的机器视觉算法（70岁老大爷）相比还很年轻。好处在于你不需要根据特定应用来手工设计特征（你需要对特定领域和数据特别了解），但缺点是需要大量的数据集作为训练的素材。当然STM32和OpenMV一起为MCU开发者提供了一系列工具来减轻用户的工作量。

下面提到的神经网络是深度学习的主要模型。

具体到机器视觉，第1到3需要用户自主完成，从第4步开始借助Cube.AI来完成从预训练模型到C代码的转换，而OpenMV则在生成的AI库基础上添加了一层可以通过microPython调用的包装。